Дневник звездочёта

🔠🔠🔠 вы все знаете, телега завтра превратится в тыкву. Или не превратится. В любом случае хочу сказать, что я продолжу писать посты на этот маленький канал. Так что не прощаемся и живем дружно ⭐️ Другими соцсетями пользоваться не буду и не хочу. Потому что про проблемы MAX знают все, в ВК как ни зайду, так вижу исключительно злые комментарии. Про Одноклассников, Дзен пишут примерно то же самое, что и в ВК, в общем.. Куда нас пытаются затолкать?😅 Вопрос риторический. И я, похоже, слишком поздно начала вести канал, и додумалась до тематики только в феврале. С другой стороны, лучше поздно, чем никогда, правда? Если вдруг у вас есть какие-то вопросы, то не стесняйтесь писать в комментариях или в личку @astroram. Если вопросов нет, буду рада вашей поддержке!⭐️ На фото подснежники во дворе института астрономии)) #будни_астронома

Хочу поднять несколько философскую тему. В 2023 году комиссия РАН по борьбе с лженаукой признала астрологию псевдонаукой. В древности наука в современном смысле еще не существовала, и попытки объяснить мир относились к философии, и в том числе включали наблюдения за небом. Эти наблюдения в первую очередь использовались в астрологии и были тесно связаны с тогдашним мировоззрением. Астрономия, как наука, отделилась позднее, когда в философии сформировались методы научного познания. Это измерения, математические модели и проверки гипотез. На самом деле, это вопрос не столько про астрологию, сколько про другое: а что вообще определяет, является ли что-то наукой? В философии есть, к примеру, три идеи. Можно считать, что наука - это просто познание мира. Такой подход связывают с Вебером: если человек честно пытается понять реальность, он уже занимается научной деятельностью. В этом подходе границы науки сильно размываются, и астрономия, и астрология занимаются тем, что из наблюдений за небом пытаются найти закономерности. А можно смотреть на науку как метод. Поппер в свое время предложил принцип фальцифицируемости, то есть научное знание должно быть проверяемым и принципиально опровержимым. Важно не только выдвигать гипотезы, но и понимать, при каких условиях они окажутся неверными. По Попперу знание развивается по такой цепочке: гипотеза → проверка → ошибка → новая гипотеза. И вот здесь как раз становится заметно расхождение: астрономия встроилась в систему проверяемых гипотез и измерений, а астрология нет. Есть и ещё один взгляд: наука как способ описания реальности, своего рода язык, основанный на общем базисе знаний. Этот подход связывают с идеями Витгенштейна, который по-новому осмыслил роль науки и философии. Он рассматривал науку как систему утверждений о фактах, а философию - как способ прояснения этих утверждений и анализа языка. Естественные науки используют общие принципы, проверяемые модели и согласуются друг с другом. Астрономия в эту систему хорошо встраивается, ее результаты связаны с физикой и математикой, и подтверждаются наблюдениями. А вот астрология снова остается за бортом, потому что интерпретации в ней не связаны с этой общей научной картиной мира и не использует те же критерии проверки. Выводы, я думаю, понятны. А вы что думаете? #мысли_вслух

🔠 сходила на фильм «Проект Конец света». Про книгу писала в этом посте, поэтому кратко👀 В целом мне фильм понравился, но я не уверена, что буду пересматривать, в отличии от Интерстеллара. Многое действительно опущено, что-то наоборот добавили. Я хочу чуть проспойлерить музыку, потому что это редкость, когда я узнаю какие-то песни в фильмах. И обычно это песни, заслушанные до дыр. Мне понравился момент под конец, где саундтреком была песня Gracias a la vida, и возможно голос Violeta Parra. Не факт, что ее запись там, но песня мощнейшая, на мой взгляд, оказалась очень к месту. А потом пошла песня The Beatles Two of Us, которую я не узнала, тк она не из самых узнаваемых, но узнала голоса. И как раз эти две песни зафиналили хорошее впечатление от фильма😁 Кто смотрел, как вам? #будни_астронома

🔠истала я как-то статьи и наткнулась на довольно неожиданное представление спектров. ★ Если объяснить кратко и без сложных терминов. Напомню, что спектр - это зависимость излучения источника от длины волны или частоты. Обычно он выглядит как график (после обработки например, как тут). То есть мы смотрим на спектр как на набор значений и интерпретируем его в зависимости от разных физических параметров. А здесь предлагают смотреть на него как на систему связей между разными длинами волн. Важно не только, что происходит в каждой точке, но и как разные части спектра связаны между собой - и получается вот такая картинка, которую я прикрепила к посту. ★ А теперь для тех, кому нужно подробнее (и для себя, в качестве шпаргалки). В статье предложили посмотреть на это по-другому - через реализацию многомерного нормального (гауссовского) распределения, то есть представить спектр как вероятностную модель. Идея, возможно, не новая и если знаете первоисточник, скиньте, интересно. Мне подсказали, что похожий подход используется и в физике плазмы, где сигналы рассматриваются как случайные процессы и описываются также. То есть тот же математический аппарат просто применили к спектрам звезд. Глубоко в математику лезть не буду, попробую объяснить суть. Каждый спектр можно рассматривать не просто как нормированный поток от длины волны/частоты, а как случайный вектор, структура которого задается ковариационной матрицей между разными длинами волн, отражающей корреляции между потоками на разных длинах волн. Эти корреляции отражают структуру спектров и связи между различными спектральными линиями. На картинке из этой статьи, самые "яркие" корреляции принадлежат линиям водорода. При этом реальные спектры, конечно, далеки от идеального гауссовского распределения (звезды разные, химсостав тоже сильно отличается), но даже в таком приближении авторам удалось показать, что модель дает разумные оценки и позволяет, например, восстанавливать недостающие участки спектра. По ковариационной матрице авторы задают "нормальное" поведение спектров, а затем предсказывают одни участки спектра по другим. Если наблюдаемый спектр сильно отличается от такого предсказания, то это значит, что найден артефакт или аномалия. У меня возникла идея применить такое представление спектра, так можно восстанавливать "пропущенные" куски, но потом поняла, что для дальнейшего анализа это не подойдет, и лучше просто брать другие наблюдения, где пропущенный кусок есть. Как мы обычно и делаем. Зато этот подход потенциально полезен для обучения сверточных нейросетей. Но уловит ли машина взаимосвязи? Не знаю. Правда, в текущем виде он может быть вычислительно затратным из-за большого размера ковариационной матрицы. Но согласитесь, необычно выглядит?😂 Если бы кто-то год назад мне сказал бы, что я буду задумываться об оптимизации кода в условиях ограниченности ресурсов и прикидывать какой метод лучше подойдет с учетом этого и не только этого - я бы рассмеялась этому человеку в лицо😂 #астрономия #мысли_вслух #обзор_статей

🔠 нас в институте есть классная традиция: отмечать дни рождения, собираясь в обед в какой-нибудь будний день. Плюс, во многих институтах принято устраивать фуршет после защиты кандидатской или докторской диссертации. Или есть еще разные поводы в жизни, когда мы собираемся за общим столом или фуршетом. Коллега поделился простым лайфхаком, который сильно упрощает жизнь, и это простой расчет количества еды для разных сборищ. По его словам, он работает с точностью примерно до 10%:

450 г еды на человека

Короче, мне понравился лайфхак. Я сама пока не пробовала, но планирую протестировать на одной из ближайших встреч за настолками 😂 Фотка со вчерашнего похода после работы в кафе Ra’men на Бауманской, просто так)) Было вкусно. #научная_жизнь #полезное

На днях я узнала о выходе фильма Проект "Аве Мария" по одноименной книге от Энди Вейера (из этого канала). Вчера эту книгу я прочитала, пока ехала в метро, в перерывах между работой и вечером после работы (я быстро читаю книги, просто очень редко). И я примерно в таком же восторге, как от книг Лю Цысиня, хотя "Задачу трех тел" эта книга не сдвинула. Но заставила задуматься о многом. Попробую рассказать и не проспойлерить, но это сложно))) Вот аннотация к книге:

Райланд Грейс приходит в себя на борту космического корабля. Он не помнит своего имени и понятия не имеет, как здесь оказался. Единственное, что он знает наверняка, это то, что он спал, а сейчас проснулся и компанию ему составляет парочка мертвецов. Воспоминания приходят обрывочными картинками... Похоже, когда-то он работал школьным учителем, а потом... черт, да что же случилось потом? Наконец восстановив череду произошедших событий, Райланд приходит в ужас от грандиозности вверенной ему задачи - предотвратить вымирание человеческого рода. Эта сверхсложная миссия - билет в один конец, и на Землю ему уже не вернуться. И помощи, похоже, ждать неоткуда…

Больше всего зашло то, как там включена наука, и сам сюжет - он раскрывается не линейно, а постепенно, вместе с главным героем и это интересно читать. При этом наука объясняется достаточно подробно. Для меня это скорее плюс, потому что это делает книгу более доступной для широкого круга читателей. И еще меня в начале книги зацепила пасхалка от Пулковской обсерватории. Упс, спойлер😁 И при этом книга очень трогательная, в паре моментов я даже прослезилась. Главные мысли после прочтения книги у меня такие: 🔠аже если твою научную работу раскритиковали, это еще не повод опускать руки и уходить из науки, стоит сначала расширить кругозор и взглянуть на исследование с другой стороны. То, что сегодня никому не нужно или кажется странным, завтра может оказаться очень важным и может найтись место, где это знание или открытие действительно окажется нужным. 🔠изнь иногда очень резко уводит тебя совсем не туда, куда ты сам собирался, и в моменте это может казаться ужасно несправедливым. Но потом именно этот поворот может привести к чему-то по-настоящему интересному и даже важному, чего ты для себя вообще не мог представить. Такая вот аллегория к "все что ни делается, все к лучшему". Возможно я даже куплю эту книгу в бумажном виде в коллекцию, когда будет место для нее. Заглянула на Озон и выпала от этой маркировки😂 Теперь очень интересно, как это покажут в фильме, я еще не ходила, но после книги точно хочу посмотреть.)) В РФ он выйдет завтра в ограниченном количестве кинотеатров, и здесь он имеет другое название "Проект "Конец света". Говорят, там опустили много моментов из книги, но с другой стороны, в каких фильмах эти моменты не опускают? И еще говорят, что не стоит смотреть трейлер, вот я держусь, чтобы не посмотреть. Кто не смотрел, давайте со мной😂 #мысли_вслух

На одном из научных семинаров в ШАДе подняли тему поиска качественных данных в научных статьях. Мне в этом плане нравятся там семинары, узнаю неожиданно много нового и интересного. Короче, существует проблема: в научном пространстве сейчас очень много публикаций сомнительного качества. Возникает вопрос - как отделить действительно надежные результаты от слабых или недостоверных? Косвенно достоверность статьи можно оценить по уровню журнала, в котором она опубликована - например, по квартилю или импакт-фактору. Но и это не всегда надежный критерий: хорошие статьи иногда выходят и в журналах более низких квартилей. Или еще можно по фамилии автора, если уверены, что этот автор пишет качественные статьи, но этот критерий, скорее всего, субьективный и его нельзя масштабировать на все пространство статей. Есть, конечно, фильтрация через рецензентов, редакционную коллегию журнала, наличие журнала в Белом списке (для РФ), но это не 100% гарантия качества статьи. И не подогнаны ли в этих статьях вообще результаты? К слову, я как-то попадала на статью, повторила все то же самое и те же данные использовала, и получила немного другой результат. Было немного неожиданно😅 Можно еще переиначить вопрос: как вообще фильтровать научные результаты? По используемым методам? По согласованности результатов с другими работами? По воспроизводимости данных? А если это супер узкая специальность? И здесь появляется еще один, моральный вопрос. Сейчас тема искусственного интеллекта стала очень популярной, многие используют ИИ как помощника при написании и рецензировании статей. Есть даже публикации, которые практически полностью написаны ИИ. Некоторые из них проходят этапы рецензирования и редактирования, хотя там, к примеру, ссылки в библиографии не верные. Еще один пример, на крупнейшей конференции по ИИ NeurIPS2025 столкнулись с тем, что прислали 21 575 статей, а физически их обработать не реально, поэтому они использовали ллмки. В результате около 100 статей с галлюцинациями прошло такое рецензирование (см тут). И пока нейростатьи от человеческих отделить можно по разным признакам (кривые ссылки, неправильная формулировка предложений). А что будет дальше? #поняла_про_ии #мысли_вслух

В январе я подавалась на конференцию Cool Stars 23, которая пройдет в Токио 15-19 июня. Подавала абстракт на устный доклад и запрашивала еще travel грант, чтобы хотя бы отбить цену билетов на самолет и часть оргвзноса (или весь оргвзнос) на участие в конференции. Сегодня мне наконец ответили про абстракт. К сожалению, устный доклад не дают, но можно привезти постер, и это еще одна причина, по которой я склоняюсь к варианту "не ехать". Везти постер и к тому же ехать одной в город, где я уже была, как-то не очень хочется. Еще одна причина - это то, что я доклад этот я уже рассказывала в прошлом году на российских конференциях и семинарах и повторять его как-то лениво. Правда с каждым докладом он удается лучше и лучше. Другую тему я подать не могла, потому что большинство моих звезд не влезают в определение "холодные звезды" 😂 Короче, я прямо в раздумьях, не знаю как лучше. Есть еще вариант попробовать добраться до конференции EAS2026 в Швейцарии в разгар лета, и добавить страну в свой список посещенных стран, что кажется интереснее. Хотя тут я снова, возможно, поеду одна😅 Но пока жду, что мне сообщат про travel гранты, потому что оплачивать участие на конференциях и дорогу за свой счет я не очень могу... денег нет, но вы держитесь✨😅 Так и живем. #научная_жизнь

В этом посте я кратко писала, как была создана Гарвардская классификация звезд. Напомню, что набор букв в этой классификации выглядит так: O-B-A-F-G-K-M. И как ее запомнить? Существует милое мнемоническое правило для запоминания классификации, потому что буквы расположены не в алфавитном порядке. Звучит оно так: "Oh Be A Fine Girl/Guy, Kiss Me". А на русском так: "Один Бритый Англичанин Финики Жевал Как Морковь", хотя русскими буквами спектральный класс звезды никто не называет. 🔠 - самые горячие, с пиком излучения в ультрафиолетовой части спектра. Для наших глаз они кажутся голубыми. 🔠 - звезды тоже кажутся нам голубоватыми. Ригель, самая яркая звезда в Орионе - звезда класса B, которую легко найти на небе. 🔠 - звезды имеют белое свечение. Сириус, ярчайшая звезда ночного неба, относится к этому классу. 🔠 - тоже белые с желтоватым оттенком. Полярная звезда относится к классу F. 🔠 - звезды похожие на наше Солнце: белые, но с более жёлтым оттенком, чем у класса F. 🔠 - звезды такие как Арктур в созвездии Волопаса, чуть более красные. 🔠 - звезды как Бетельгейзе, имеют ярко-красный цвет. Есть и продолжения этих классов в сторону еще более холодных звезд - коричневых карликов - и схема классов выглядит так: O-B-A-F-G-K-M-L-T(-Y) \ C-S C = R, N - углеродные звезды с линиями CN, CH. Y - в современной последовательности классов отсутствует, входит в Т. И тогда мнемонические правила звучат так: "Oh Be A Fine Girl, Kiss Me Right Now" + "Sweetheart" или "Oh Be A Fine Girl, Kiss Me, Less Tonque" + ", Yo", "Oh Be A Fine Girl, Kiss Me, Less Talk!" Предлагаю придумать дополнение к правилу для С-S. То есть для цепочки букв O-B-A-F-G-K-С-S-M-L-T. Что лучше подойдет, как считаете?😂 На картинке показаны примеры спектров звезд разных спектральных классов. Темные линии, которые есть во всех звездах и меняется только "яркость" - водород. С краю слева в фиолетовой области сидит кальций, в желтой области сидят сильные линии натрия, с краю справа затемненная часть - линии земной атмосферы, и собственно куча других темных линий - это разные другие элементы. #астрономия

Про 🔠🔠 в кодинге и возможную деградацию. Хотела этот пост-размышления вкинуть вчера, но вспомнила про статью и решила ее закинуть, чтобы продолжить недавний пост про звезды. Вчера поймала себя на мысли, что мне стало совсем лень руками писать код. В смысле с нуля, прописывать импорты, классы, функции, всякие декораторы к функциям... И по факту, я пишу только небольшие изменения в коде от нейронки, и делаю дз в ШАДе на курсе по питону, и еще слушаю без сдачи дз курс по статистике в машинном обучении, там тоже все руками делаю. Также в ходе разработки кода для двойных звезд думаю, как лучше составить архитектуру кода, чтобы было читаемо и не повторялось в тысячный раз. И мне кажется, что как будто это плохо, несмотря на то, что код понимаю, что он мне выдает - тоже. Чувствую себя недопрограммистом, хотя по факту я даже не программист😂 Так, ученый, который использует эти инструменты в научной работе, которому важен результат выполнения кода. С другой стороны, использование ллмок сильно ускорило разработку, но за качеством кода надо следить, потому что она может выдать рассогласованность между модулями в пакете кода, или там написать одну и ту же функцию, хотя ее можно спокойно импортировать из другого кода. Короче, есть нюансы. И если задуматься, то ллмки сейчас почти полностью заменили гуглинг и stackoverlow, куда раньше я (может и вы?) часто заглядывали, чтобы решить проблему. Собственно, я уже несколько месяцев из курсов ШАДа таскаю всякие фишки и применяю в своем коде. Переложить на мою идею мне помогает комплекс ллмок (chatgpt + qwen), и дописывание, например, части кода своими руками, где идет расчет по формулам, которые я выписывала на бумажке (и спрашивала у коллеги, на всякий случай😹). Сколько бы это все заняло, если бы я весь код писала руками? Я не знаю. Существуют уже встраиваемые программы для вайбкодинга, но я пока до такой стадии отрицание-гнев-принятие не дошла, мне не нравится, что я не могу там полностью контролировать процесс и надо очень аккуратно писать архитектуру, чтобы нейронка случайно не стерла нужные строки кода 😅 Поэтому возникает вопрос. Мы деградировали или как?) Или следуем идеалогии «Лень - двигатель прогресса»? Мне лично кажется, что вайбкодинг - такой же инструмент, как библиотеки в языках программирования, только на новом уровне и со своими приколами. Бездумно что-то вайбкодить - ну такое, потому что результатом может стать код с костылями. Он будет работать, но не так, как мог бы. Вы можете со мной не согласиться или вообще закидать тапками, что надо писать код полностью хардкорно ручками я сама так думаю иногда... 😁 Упд: Выяснилось, что я не совсем верно поняла термин «Вайбкодинг», поэтому проясняю: под ним мы понимаем полное отсутствие контроля над кодом, который пишет нейронка, а то, что я имею в виду под контролированным кодингом - все таки ИИ идет как ассистент. #поняла_про_ии #мысли_вслух

🔠🔠🔠🔠🔠🔠 во Вселенной сильно различаются по массе, температуре и другим параметрам, и также по химическому составу. Солнце в этом смысле служит эталоном, с которым сравнивают другие звезды. Среди звезд существуют так называемые «нормальные» звезды, у которых химический состав близок к солнечному. Однако с повышением точности приборов и методов исследования оказалось, что нормальные звезды не такие уж нормальные. В их атмосферах наблюдаются аномалии в содержании тяжелых элементов, и эти аномалии меняются с температурой звезды. В научно-популярном изложении есть статья-новость про эти звезды, основанная на нашей статье 2023 года, и новость эту мы писали для Минобранауки (вообще это хорошая практика для повышения узнаваемости и тд). Я за этим сайтом не слежу, поэтому была немного удивлена, что там от нашего института не было статей с 2024 года, но да ладно. И там, кстати, опечатка в перечислении элементов, должны быть (Zn, Sr, Y, Zr, Ba)! Как я это пропустила - не знаю😅 Приглашаю почитать, кому интересно 😁 Или заглядывайте в статью, чтобы почитать оригинал! Забавно, что там в качестве заглавной картинки для новости выбрали изображение поверхности Солнца. В 2025 году у нас вышла следующая статья в цикле работ, где мы уточнили критерии отбора таких звезд и расширили анализ. В частности, оказалось, что температурные зависимости затрагивают не только тяжелые элементы, но и элементы железного пика - кобальт и никель. В планах снова расширить статистику, и я над этим работаю. Но откопать именно "нормальные звезды" из всех наблюдений оказалось крайне сложно. Такие дела. ✨ #астрономия

Какой же кайф выйти на улицу, а там светит солнце и уже не так холодно! А еще нет метровых сугробов - они довольно активно тают, которые в последний раз я видела в глубоком детстве 😅 Фото с Коломенской набережной)) Короче, сообщение-оффтоп: у меня теперь минус хобби, потому что усидеть на трех стульях оказалось (внезапно) сложно и я долго не могла этого принять и решиться что-то поменять в своей жизни. Я взяла перерыв во фламенко, а некоторые из вас знают, что я очень долго ходила на занятия без перерывов, кроме отпусков. 10 лет, вроде? Страшно представить. Но, надеюсь, что это временно, и я еще вернусь) Потому что дух фламенко - очень мое и, откровенно говоря, брать перерыв мне очень не хотелось. Но увы, надо как-то успевать остальное, и еще жить, то есть куда-то ходить, что-то смотреть, с кем-то общаться. Мои три стула - это научная работа, учеба в ШАДе и танцы, и все это за одну неделю. Теперь осталось только два, но чувствую, что скоро - в апреле или мае? - мне не хватит движения, и я пойду куда-нибудь еще, где можно выключить мозги и просто наслаждаться. Короче, думаю над сальсой-бачатой или около того, то есть какие-то социальные танцы, или вообще поставить эксперимент и попробовать походить в фитнес или бассейн. Выбор сложный😂 #будни_астронома

🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠 🔠🔠🔠🔠🔠 (навигация) Кажется теги все таки нужны, даже для такого «дневникового» канала. Выделила следующие хештеги, по которым можно погулять (есть еще не все, но со временем будет) и почитать всякое разное. Хештегов будет немного, чтобы не перегружать, чаще всего в посте будет 1 или 2 тега. #научная_жизнь - все, что связано с результатами и формальной стороной науки: статьи, доклады, конференции, академическая рутина #астрономия - моя основная работа: спектры, звёзды, модели, идеи из статей, всё про исследование в астрономии #поняла_про_ии - все, что связано с ML и ИИ: учеба в ШАДе на научном треке, применение в астрономии, методы, эксперименты, иногда рефлексия #обзор_статей - изредка пишу про интересные мне научные статьи в области звездной астрономии #мысли_вслух - размышления про науку, книги, путь в науке и разные идеи на "подумать" #будни_астронома - жизнь вокруг науки: поездки, повседневность, какие-то личные моменты и просто красивые картинки #полезное - все, что может быть полезно и вам, и мне :) #астро_мем - мемы (но постараюсь, чтобы они были не просто так, а со смыслом 😄) Отдельные посты, которые могут быть интересны: • Пост с общей информацией • Почему астрономия • Про научную работу • Про один день из моей жизни репост из АДового рисёрча • Про мой сайт со статьями, докладами и кодами • Про украшения ручной работы Серия постов про ИИ в астрономии: • Про модели машинного обучения в астрономии • Про ИИ в звездной астрономии Добро пожаловать и пребудет с вами Сила! ✨

Когда говорят «астроном», обычно представляют телескопы, красивые фотографии космоса или научно-популярные лекции. Но есть и другая часть астрономии - чисто исследовательская и фундаментальная, с научной работой за ноутбуком и докладами на конференциях. Я, собственно, из этой части, работаю в области звездной спектроскопии и числюсь научным сотрудником в институте астрономии РАН, который базируется в Москве. По спектру звезды можно определить ее температуру, ускорение свободного падения на поверхности звезды в атмосфере и другие параметры, а также химический состав. Чтобы интерпретировать наблюдаемый спектр, используются синтетические (моделированные) спектры, которые рассчитываются на основе моделей звездных атмосфер и параметров спектральных линий. Анализ звездных спектров - достаточно сложная задача, которая требует усидчивости и концентрации (и иногда я это фейлю и приходится себя перепроверять). В свое время анализ огромного количества спектров выполнялся вручную женщинами в "гареме Пикеринга", где под руководством Э. Пикеринга классифицировали тысячи звездных спектров и откуда пошла спектральная Гарвардская классификация звезд (O-B-A-F-G-K-M, от горячих О к холодным М звездам). В работе я в основном исследую следующие звезды: 🌟Магнитные химически пекулярные звезды Ap/Bp. Это звезды спектральных классов A и B с сильными магнитными полями (десятки килогаусс), которые заметно влияют на структуру их атмосфер и спектры. Этим звездам была посвящена кандидатская диссертация. 💫Am/Fm звезды. Это звезды с характерными особенностями химического состава, которые проявляются в усиленных линиях некоторых металлов в спектре. У них нет магнитных полей, или могут быть очень слабые. 🌑Нормальные звезды спектральных классов O–B–A–F. Их химический состав очень близок к солнечному, но у них тоже наблюдаются аномалии. Магнитных полей тоже нет. ✨А также работаю и со спектрами двойных звезд, где встречается любой из перечисленных типов звезд. Это звезды, которые вращаются вокруг общего центра масс и, если звезды затмевают друг друга при движении, и это попадает в спектрограф - можно наблюдать линии от обеих звезд-компонент в спектре. Или больше, если там больше звезд в системе. Все рассматриваемые звезды относятся к общей научной проблеме, которой занимаемся мы с коллегами: исследование химических аномалий в атмосферах звезд. Полный список научных статей, где я в числе авторов, можно посмотреть тут. Фотку с телескопом еле откопала, в последний момент вспомнила, что в 2024 году на конференции в САО РАН была на экскурсии по телескопу БТА :) Так что пусть будет она, чтобы было что-то в тему. Ниже будет пост со шпаргалкой по хештегам канала (чуть позже вкину), а дальше планирую писать в более свободном режиме и не каждый день) #астрономия

В астрономии существует проблема больших данных: наблюдений очень много, а рук, чтобы все это качественно обработать, не хватает. Поэтому сейчас активно применяются разные алгоритмы, автоматическая обработка, или методы машинного обучения. Это логично и неизбежно, но в результате иногда появляются ошибки в данных. Один телескоп им. Веры Рубин сейчас выдает по 20 Тб данных за каждую ночь наблюдений🙈 Я не раз сталкивалась с тем, что в базе данных Simbad (агрегатор астрономических данных) встречаются параметры звезд, которые сильно различаются от работы к работе, или неправильные координаты объектов. Бывает не совсем верно указан спектральный тип звезды (когда пишут, например, что звезда Am - metallic lined - с линиями металлов, а оказывается вообще с химсоставом, как на Солнце). Иногда ошибки встречаются и в каталогах. Например, для одной из звезд, которую я анализировала несколько лет назад, в каталоге APOGEE были приведены параметры, значительно отличающиеся от моих. Но если проверить даже быстрым методом по водородным линиям, которые очень чувствительны к изменению параметров (водород в звездах - самый обильный элемент), такие параметры там просто не получаются. Для части других звезд значения были близки, то есть для моей звезды как будто случился выброс по параметрам... Отсюда вырастает вполне глобальная научная задача, которую многие коллективы в мире пытаются решать: получение достоверных данных из огромного массива наблюдений. Применительно к области, где я работаю - звездной спектроскопии - эту задачу можно решать, например, используя методы машинного обучения для быстрого определения температур, радиусов, светимостей звезд и других параметров по спектрам. Такие работы уже есть и вполне успешно развиваются (например, M. Gebran — https://arxiv.org/pdf/2210.17470). Но пока встречаются разные ограничения: небольшой интервал длин волн для анализа, определение только двух-четырех параметров вместо пяти-шести, или достаточно большие погрешности. Хотя в целом результаты обнадеживают, и видно, что такие методы вполне можно применять. Скорее всего, они будут давать оценку параметров в первом приближении, которую затем можно использовать для более точного анализа. Я сама в своей задаче пытаюсь методы машинного обучения применить, но до результатов пока далеко😅 Иногда мне кажется, что я просто переизобретаю велосипед, и никому это не нужно, но отступать уже поздно… Инфографика - каталог GAIA DR3, который содержит 1.8 млрд звезд, причем только в нашей галактике Млечный Путь. А дальше будет ещё больше🤪 #астрономия #поняла_про_ии

История астрономии хранит немало имен женщин, чьи открытия стали частью фундамента современной науки. Именно благодаря их работе мы сегодня измеряем расстояния во Вселенной, классифицируем звезды, понимаем состав звездного вещества и ищем признаки невидимой материи. 🌟Генриетта Ливитт обнаружила связь между периодом и светимостью цефеид, и именно это сделало такие звезды одним из главных инструментов измерения космических расстояний. 💫Сесилия Пейн-Гапошкина показала, что звезды состоят в основном из водорода и гелия, радикально изменив представления астрофизики о природе звезд: до этого было широко распространено мнение, что состав звезд близок к составу Земли. ✨Джоселин Белл Бернелл, еще будучи аспиранткой, обнаружила первый пульсар - источник строго периодических радиоимпульсов, позже интерпретированный как быстро вращающаяся нейтронная звезда. Нобелевскую премию 1974 года присудили Мартину Райлу и Энтони Хьюишу, но имя Белл Бернелл осталось в истории науки как имя первооткрывательницы. 🌈Энни Джамп Кэннон, работавшая в команде Эдварда Пикеринга, развила и систематизировала спектральную классификацию звезд, без которой трудно представить современную звездную астрономию. 🌑Вера Рубин не «открыла темную материю» в одиночку, но именно ее измерения кривых вращения галактик стали одними из самых убедительных наблюдательных аргументов в пользу существования темной материи во Вселенной. Вклад женщин в науку огромен, и вклад каждой из нас важен. С праздником!🔥 Изображение сгенерировано в чатегпт:) #астрономия

А вы знали, что чатгпт может переводить рукопись в пдф? Я вот не знала, мне самой это подсказали) В ШАДе на курсе по теории вероятностей просят присылать решения задачек в пдф формате. А это значит, что надо сначала ее решить - я использую для этого планшет со стилусом - потом брать к примеру оверлиф или любой другой редактор для создания пдф и верстки на языке latex, и писать те же самые стройные формулы в печатном виде. Вообще есть еще классный сервис https://typst.app/ , который является упрощенной версией латеха, и реально более удобным в наборе, но я никак не могла разложить отдельно знания латеха и команды из тайпс, поэтому набирала каждый раз эти домашние задания я долго. Еще и проверяла себя, правильно ли вообще я решала или нет. Спойлер: надо было просто бездумно перепечатывать, как машинистки... А лайфхак такой: чатгпт умеет хорошо распознавать рукописный текст и переводить его в печатный через latex. Пример видите на экране😂 Там надо загрузить фото или скриншот, поиграться с промптами, чтобы он бред не записывал, а отработал четко, но в 90% случаев перевел мои решения в latex вообще без проблем, я исправляла только несколько опечаток и потерянные "=". Можно даже сам пдф сверстать в чатгпт, но я предпочитаю верстать это сама, чтобы контролировать результат в пдф. Перевод делаю с помощью платной версии чатгпт. В бесплатной тоже можно, но наверно будет хуже работать и есть ограничения по количеству загруженных картинок. Таким образом делаю максимум за полчаса то, на что уходило 3 часа)) По-моему хороший вариант делегирования задачи ллмке. 🌚 #поняла_про_ии #полезное

Каждый ученый - немного писатель. Если писатели пишут в различных жанрах художественной литературы, то ученые пишут научные статьи и так далее. В общем, сегодня зарегистрировали мою заявку на грант РНФ. Я подалась на конкурс «Проведение инициативных исследований молодыми учеными». Вместе с формами для заполнения, заявка заняла 33 стр пдф документа... 🙈 Аннотация, научная новизна, актуальность работы, современное состояние этого направления в мире, описание проекта и тд и тп. Я на это убила месяц с перерывами, зато на основе заявки теперь могу верстать статью😅 Примерно то же самое, но менее проработанное подавала на БАЗИС в прошлом году, но теперь понимаю, почему тогда я не выиграла. Были слишком общие слова, в целом меньше понимала как задачу можно решить, и как в целом оптимизировать алгоритм. Сейчас в заявку засунула еще один график, чтоб видно было, что часть задачи уже выполнена. Часть графика показываю вам) На нем изображен моделированный спектр от двойной звезды - большая линия - это водород, линии поменьше - в основном линии металлов, но попадаются и другие элементы. Причем это не просто смоделированный спектр, а восстановленный после процедуры уменьшения размерности методом главных компонент (РСА) для ускорения расчетов и чтобы расчет в принципе меньше памяти забивал при выполнении. Грубо говоря, вместо того, чтобы обрабатывать 70+тыс точек спектра, алгоритм выделяет основные изменения в спектре, с которыми тоже можно работать, а для визуализации можно развернуть это обратно и получить почти исходный спектр. И чем больше выборка спектров, и больше количества РСА компонент, тем лучше восстанавливается спектр. И лучше учитывается важная информация оттуда. Примерно так.) Результаты объявят в июле👀 Удачи мне😂 #научная_жизнь

Как я стала астрономом? ✨ Пришел на днях вопрос от знакомой тут в комментариях:

Если уж здесь дневник, то расскажи, как ты попала в звездочеты и хотела ли ты когда-нибудь полететь в космос?🚀

Поэтому давайте расскажу😁 Когда я поступала в университет, меня натаскивали на сдачу ЕГЭ по физике и мы ездили подавать документы в несколько вузов (на выбор были МГУ, МИФИ, РГГУ, МАИ вроде бы и ещё какой-то. Мама, ты подписана на меня, не напомнишь?). Но мой дед и папа настаивали на физическом факультете МГУ, потому что там дают «широкую базу», по их словам. И сейчас я подписываюсь под этим)) Это правда. А я в детстве зачитывалась толстенной энциклопедией по астрономии от Аванты+, помню даже как ее мне купили! Спойлер: авторы энциклопедии теперь мои коллеги в институте, вот так жизнь повернулась. Или ещё были преподавателями в МГУ. Когда мы пришли подавать документы на физфак, на месте я узнала, что там есть два отделения: физическое и астрономическое, и надо было поставить галочку на приоритетное направление. Я, вспомнив свое увлечение, конечно же, поставила на астрономию. Затем надо было сдать внутренний экзамен по физике. Прошла отбор на льготной основе, отучилась 6 лет на специалиста - мы были первым годом, кто учился все 6, до этого были 5.5 лет, и первым годом, когда на астрономическое отделение стали принимать больше человек. Всего в группе нас было около 20ти.)) А то, что я пойду в аспирантуру и стану кфмн - я даже не думала, потому что учеба давалась довольно сложно, особенно матанализ. Сейчас повторяю то же самое и удивляюсь, как это мне так тяжело давалось😅 И про полет в космос. Я бы хотела полететь, но понимаю, что это очень сложная работа, где надо долететь, проводить эксперименты на МКС, и вообще посмотреть на Землю с космоса можно на фотографиях:))) А я лучше буду смотреть на звезды с Земли😁 Но если бы уровень развития нашей цивилизации не уступал космической эре, как в Звездных войнах или в книгах Станислава Лема - то да, я б полетела, конечно) Это было бы как слетать в другую страну, но на другую планету🪐 #астрономия

Раз уж здесь дневник звездочета, давайте расскажу немного о своей рутинной работе. Кроме непосредственно исследований, мы очень много занимаемся разного рода писаниной: пишем научные статьи, доклады, тезисы, заявки на гранты и так далее. Не самая любимая часть работы, на самом деле, но очень здорово раскладывает все выполненное по полочкам😁 В астрономии сейчас очень популярна тема машинного обучения, и пытаются применять его все кому не лень. Все побежали, и я побежала (ц). В начале февраля узнала от коллеги про симпозиум по ИИ в астрономии на конференции EAS 2026, которая будет проходить летом в Лозанне в Швейцарии. Долго думала участвовать ли, потому что код готов наполовину... Но решила, что за весну я вполне успею доделать машинное обучение и получить результаты, поэтому набралась смелости подать и абстракт доклада, и заявку на тревел грант или отмену оргвзноса. Надеюсь, что один из вариантов поддержки мне дадут. 😅 И очень на это рассчитываю, потому что мне кажется, что моя работа довольно сильная по постановке задачи, по методу решения и все такое (сама себя не похвалишь, никто не похвалит, хотя синдром самозванца часто напоминает о себе). Для тех, кто не знает инглиш, тема может быть переведена как "Машинное обучение для определения параметров атмосфер спектроскопических двойных звезд с двумя линиями в спектре". Расскажу как-нибудь потом... В целом тема ИИ на конференциях стала выделяться в отдельную секцию, по моим наблюдениям, только в последние пару лет. Есть даже полноценные конференции по AI в астрономии, но пока это звучит как серьезная заявка на участие в таких мероприятиях и я возможно еще не дотягиваю😅 В общем, первый шаг сделан. Осталось добить свой код до логического завершения.👀 #научная_жизнь #поняла_про_ии #астрономия